Από τη φάση του πειραματισμού σε αυτήν της παραγωγικής αξιοποίησης περνά πλέον η τεχνητή νοημοσύνη, με τις επιχειρήσεις να καλούνται να αντιμετωπίσουν το AI όχι ως ένα ακόμη τεχνολογικό έργο αλλά ως βασικό στοιχείο του λειτουργικού τους μοντέλου, αναφέρει ο συνιδρυτής της helvia.ai, Δημήτρης Μπαλαούρας σε συνέντευξή του στo Insider.gr. Όπως εξηγεί το μεγάλο στοίχημα για το 2026 δεν είναι η υιοθέτηση νέων εργαλείων, αλλά η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στις κρίσιμες επιχειρησιακές διαδικασίες με τρόπο που να παράγει μετρήσιμη αξία.
Ο ίδιος υποστηρίζει ότι οι οργανισμοί που θα αποκτήσουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα τα επόμενα χρόνια δεν θα είναι εκείνοι που θα υλοποιήσουν τα περισσότερα AI pilots, αλλά όσοι θα καταφέρουν να σχεδιάσουν μια ενιαία στρατηγική μετασχηματισμού, με ξεκάθαρη διακυβέρνηση, ποιοτικά δεδομένα και σαφείς στόχους απόδοσης. Παράλληλα, εξηγεί γιατί η αναμονή αποτελεί πλέον μεγαλύτερο επιχειρηματικό ρίσκο από τη δράση, ποια AI use cases προσφέρουν σήμερα το ταχύτερο και πιο μετρήσιμο ROI αλλά και πώς μπορεί η διοίκηση να διακρίνει ένα πραγματικά ώριμο AI σύστημα από ένα απλό automation που «βαφτίστηκε» τεχνητή νοημοσύνη και ποιες ερωτήσεις πρέπει να απευθύνει για να επιλέξει συνεργάτη.
Αναφερόμενος στον αντίκτυπο της τεχνητής νοημοσύνης στους εργαζομένους, ο κ. Μπαλαούρας υπογραμμίζει ότι το μέλλον δεν διαμορφώνεται ως μια αντιπαράθεση ανθρώπου και μηχανής, αλλά ως μια νέα σχέση συνεργασίας, όπου το AI αναλαμβάνει τις επαναλαμβανόμενες εργασίες και ο άνθρωπος επικεντρώνεται στην κρίση, τη δημιουργικότητα και τη λήψη αποφάσεων υψηλής αξίας. Το καθοριστικότερο στοιχείο, ωστόσο, σύμφωνα με τον ίδιο, παραμένει η ποιότητα των δεδομένων, καθώς αυτή είναι που θα καθορίσει τελικά την επιτυχία ή την αποτυχία κάθε στρατηγικής επένδυσης στην τεχνητή νοημοσύνη.
-Το AI βρίσκεται πλέον παντού στη δημόσια συζήτηση. Πού βρισκόμαστε πραγματικά σήμερα σε επίπεδο επιχειρηματικής ωριμότητας; Ποια θα λέγατε ότι είναι η βασική διαφορά ανάμεσα στο «πειραματίζομαι με AI» και στο «παράγω επιχειρηματική αξία με AI»;
Η ελληνική αγορά έχει περάσει τη φάση των AI demos. Αυτό που χρειάζεται τώρα είναι εταιρείες που λειτουργούν ήδη ως AI-native - και αυτό είναι το πραγματικό κατώφλι του 2026.
Τα τελευταία δύο χρόνια είδαμε χιλιάδες pilots και πειραματικά chatbots. Η φάση αυτή ήταν αναγκαία για να καταλάβουμε όλοι τι μπορεί και τι δεν μπορεί να κάνει η τεχνολογία. Στη helvia.ai βλέπουμε καθαρά την αλλαγή στη συζήτηση με τις διοικήσεις: σήμερα δεν μας ρωτούν «τι μπορεί να κάνει το AI». Μας ρωτούν «πώς το διοικούμε, πώς το ελέγχουμε, πώς το βάζουμε σε production».
Η διαφορά ανάμεσα στον πειραματισμό και στην επιχειρηματική αξία δεν είναι τεχνολογική. Είναι αρχιτεκτονική. Ένα pilot είναι ενδιαφέρον. Ένα AI σύστημα που λειτουργεί καθημερινά μέσα στις κρίσιμες ροές εργασίας ενός οργανισμού είναι καταλυτικό για τον μετασχηματισμό του.
Όταν αντιμετωπίζεις το AI ως ένα ακόμη project, μένεις στον πειραματισμό. Όταν το αντιμετωπίζεις ως νέο λειτουργικό επίπεδο της επιχείρησης, αποκτάς πραγματικό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.
- Επειδή έχουν εκφραστεί και οι δύο απόψεις, τελικά τι είναι καλύτερο: Να ξεκινήσει κανείς με μικρά πιλοτικά ή να έχει ενορχηστρώσει έναν συνολικό μετασχηματισμό, ακόμα κι αν αυτός υλοποιηθεί τμηματικά;
Δεν είναι δίλημμα. Η υλοποίηση πρέπει να είναι τμηματική. Ο σχεδιασμός όμως πρέπει να είναι συνολικός.
Έχουμε δει οργανισμούς να τρέχουν δεκάδες AI pilots παράλληλα και η συνολική αξία να μην αποτυπώνεται. Συνήθως δεν φταίει η τεχνολογία - λείπει η ενιαία αρχιτεκτονική. Το αποτέλεσμα είναι silo λύσεις, αυξημένο τεχνικό χρέος και αδυναμία να μετρηθεί συνολικό ROI.
Για εμάς η σωστή προσέγγιση έχει τρία στάδια. Πρώτον, σχεδιάζεις την κεντρική AI πλατφόρμα. Δεύτερον, θέτεις governance και observability από την αρχή - όχι ως afterthought. Τρίτον, υλοποιείς use cases με σαφή ιεράρχηση βάσει επιχειρηματικής αξίας.
Στη helvia.ai αυτή την προσέγγιση τη ζούμε καθημερινά. Όταν δουλεύεις με μεγάλους εταιρικούς και θεσμικούς οργανισμούς, καταλαβαίνεις γρήγορα ότι δεν προσθέτεις αποσπασματικά εργαλεία. Χτίζεις ένα νέο operating layer πάνω στις υπάρχουσες διαδικασίες.
Άλλωστε το AI δεν είναι project roadmap αλλά ένα transformation roadmap.
- Υπάρχουν πρακτικά βήματα που πρέπει να κάνει ένας CEO πριν αποφασίσει να επενδύσει σε AI;
Το πρώτο πράγμα που πρέπει να κάνει ένας CEO είναι να αλλάξει ερώτηση. Όχι «πώς χρησιμοποιώ AI;», αλλά «πώς θα λειτουργεί η εταιρεία μου όταν το AI είναι μέρος κάθε διαδικασίας;».
Το AI δεν είναι τεχνολογική απόφαση. Είναι λειτουργική απόφαση. Και απαιτεί τρία πράγματα από έναν CEO. Πρώτον, λειτουργική σαφήνεια. Πού υπάρχει friction στις διαδικασίες; Πού χάνεται χρόνος σε επαναλαμβανόμενη εργασία; Χωρίς αυτή τη χαρτογράφηση, κάθε επένδυση είναι στα τυφλά. Δεύτερον, ξεκάθαρη ιδιοκτησία. Το AI δεν μπορεί να είναι side project του IT τμήματος. Χρειάζεται executive sponsor και αληθινό ownership στο C-level.
Τρίτον, απόφαση build vs buy — και αυτή είναι ίσως η πιο παρεξηγημένη. Πολλοί οργανισμοί προσπαθούν να χτίσουν αυτό που μπορούν να αγοράσουν, ή αγοράζουν εκεί όπου θα έπρεπε να χτίζουν στρατηγικό πλεονέκτημα. Ο κανόνας είναι απλός: αγοράστε εκεί όπου δεν διαφοροποιείστε. Χτίστε εκεί όπου η AI ικανότητα γίνεται μέρος του DNA σας — και άρα δεν αντιγράφεται από κανέναν. Πάνω από όλα όμως, σε αυτή τη φάση η αναμονή είναι πλέον μεγαλύτερο ρίσκο από τη δράση.
- Σε ποιους επιχειρησιακούς τομείς βλέπετε σήμερα το πιο άμεσο και μετρήσιμο ROI από επενδύσεις σε AI; Υπάρχουν συγκεκριμένα use cases που σχεδόν πάντα αποδίδουν γρήγορα;
Τρεις τομείς αποδίδουν σχεδόν πάντα γρήγορα — και τους βλέπουμε καθημερινά σε πελάτες μας σε Ελλάδα, Ευρώπη και ΗΠΑ.
Αρχικά η αυτοματοποίηση επιχειρησιακών διαδικασιών με customer-facing AI Agents. Σε κλάδους όπως η ενέργεια, οι μεταφορές, οι ασφάλειες και οι ενοικιάσεις αυτοκινήτων, AI Agents αναλαμβάνουν τα επαναλαμβανόμενα αιτήματα και απελευθερώνουν τις ανθρώπινες ομάδες για τις σύνθετες περιπτώσεις. Το αποτέλεσμα είναι ταυτόχρονη βελτίωση κόστους και εμπειρίας πελάτη.
Άλλος τομέας είναι το employee enablement μέσω AI Personal Assistants. Είναι ίσως το use case με τη μεγαλύτερη συνολική επίδραση στην παραγωγικότητα. Όταν δουλεύεις σε κλίμακα — από κορυφαίους παρόχους HR τεχνολογίας στις ΗΠΑ που εξυπηρετούν εκατοντάδες χιλιάδες επιχειρήσεις, μέχρι Fortune 500 εταιρείες που υποστηρίζουν στρατηγικά accounts σε τεχνολογία, φαρμακευτική και υγεία — βλέπεις άμεσα τι αλλάζει στον τρόπο που οι εργαζόμενοι αναζητούν πληροφορία και παίρνουν αποφάσεις.
Τέλος είναι και ο επανασχεδιασμός κρίσιμων ψηφιακών υπηρεσιών. Ένα από τα πιο χαρακτηριστικά παραδείγματα είναι η συμμετοχή μας στον σχεδιασμό AI Agents για κρίσιμες δημόσιες ψηφιακές υποδομές της χώρας. Δεν μιλάμε για customer service automation - μιλάμε για επανασχεδιασμό του πώς εκατομμύρια χρήστες αλληλεπιδρούν με υπηρεσίες που χρησιμοποιούν καθημερινά.
Σε αυτά τα τρία προστίθεται και ένας τέταρτος τομέας, με ίσως το πιο αδιαμφισβήτητο ROI σήμερα: το AI-powered software engineering. Οι εταιρείες που έχουν ενσωματώσει AI εργαλεία στις ροές ανάπτυξης λογισμικού τους αναφέρουν σημαντικές βελτιώσεις παραγωγικότητας - από την παραγωγή κώδικα μέχρι το testing και το documentation. Είναι ίσως το πιο ώριμο use case του 2026, και ένα που η ίδια η helvia.ai αξιοποιεί εσωτερικά καθημερινά.
Αυτά τα use cases δεν είναι αφηρημένα παραδείγματα. Λειτουργούν σήμερα πάνω στο Helvia.ai AI Agents Platform, που σχεδιάσαμε ακριβώς για να επιτρέπει σε οργανισμούς να σχεδιάζουν, να διοικούν και να βελτιστοποιούν AI Agents σε production — όχι ως αποσπασματικά εργαλεία, αλλά ως ενιαίο operating layer.
Ο κοινός παρονομαστής αυτών των use cases: η αξία μετριέται καθαρά — χρόνος, κόστος, ταχύτητα — και το AI ενσωματώνεται σε υπάρχουσες ροές χωρίς να απαιτεί ριζική αναδιοργάνωση.
- Υπάρχουν περιπτώσεις όπου το AI τελικά κοστίζει περισσότερο απ’ όσο αποδίδει; Ποιο είναι το πιο συνηθισμένο «red flag» που δείχνει ότι ένα AI project δεν πρέπει να προχωρήσει;
Υπάρχουν περισσότερες απ' όσες φαντάζεται κανείς διαβάζοντας τα success stories. Όμως πριν προσπαθήσω να απαντήσω σε ποιες περιπτώσεις το AI κοστίζει περισσότερο από όσο αποδίδει, αξίζει να αλλάξουμε λίγο την ερώτηση. Γιατί το AI σπάνια αποτυγχάνει μόνο του. Αυτό που αποτυγχάνει σχεδόν πάντα είναι η αρχική απόφαση να ξεκινήσει ένα συγκεκριμένο AI project.
Υπάρχουν συγκεκριμένα patterns που έχουμε δει να επαναλαμβάνονται. Το πρώτο είναι όταν ένα AI project ξεκινά για να εντυπωσιάσει και όχι για να λύσει πρόβλημα και δυστυχώς συμβαίνει συχνότερα απ' όσο νομίζει κανείς. Μια διοίκηση θέλει «να έχει AI strategy», ένας CIO θέλει να εμφανίσει καινοτομία στο επόμενο board, ένας πάροχος υπόσχεται ένα demo που εντυπωσιάζει σε δέκα λεπτά. Από αυτή την αφετηρία, σπάνια προκύπτει βιώσιμη επένδυση.
Το δεύτερο είναι όταν η ROI υπόθεση στηρίζεται σε πλήρη αντικατάσταση ανθρώπινου δυναμικού. Το ξέρουμε καλά από customer service projects. Το 80% των αλληλεπιδράσεων αυτοματοποιείται εύκολα και οικονομικά. Αλλά το 20% - edge cases, συναισθηματικά φορτισμένα σενάρια, υψηλό ρίσκο - απαιτεί τόσο μεγάλη επένδυση για να αυτοματοποιηθεί, που σπάει την οικονομική λογική όλου του project. Όσοι σχεδιάζουν για το 100% συνήθως πληρώνουν δυσανάλογα για αυτό το τελευταίο 20%.
Το τρίτο, και πιο τεχνικό: όταν προσπαθούμε να λύσουμε τα πάντα αποκλειστικά με Large Language Models. Είναι μια σαγηνευτική προσέγγιση - η ίδια τεχνολογία να κάνει τα πάντα. Αλλά όσο μεγαλώνει η πολυπλοκότητα ενός συστήματος, η αποκλειστική χρήση LLMs γίνεται αργή και υπερβολικά δαπανηρή σε production. Τα ώριμα AI συστήματα συνδυάζουν LLMs με δομημένη επιχειρησιακή λογική. Αυτή η αρχιτεκτονική επιλογή είναι, στην πράξη, η διαφορά ανάμεσα σε ένα demo και σε ένα σύστημα που αντέχει σε κλίμακα.
Ένας απλός τρόπος να ελέγξετε αν ένα AI project είναι σε υγιή βάση: ρωτήστε ποιο πρόβλημα λύνει σήμερα, όχι ποιο όραμα υπηρετεί. Αν η απάντηση είναι αόριστη, το ROI θα είναι κι αυτό αόριστο.
-Ποιες είναι οι βασικές ερωτήσεις που πρέπει να κάνει μια διοίκηση πριν επιλέξει AI συνεργάτη;
Η επιλογή AI συνεργάτη είναι μία από τις πιο κρίσιμες αποφάσεις για έναν οργανισμό σήμερα και είναι μια απόφαση που χτίζεται μέσα από καλή συζήτηση. Από τη δική μας εμπειρία, σχεδιάζοντας αρχιτεκτονικά αυτά τα συστήματα για οργανισμούς που δεν έχουν την πολυτέλεια της αποτυχίας, υπάρχουν συγκεκριμένες ερωτήσεις που βοηθούν μια διοίκηση να καταλάβει αν μια συνεργασία ταιριάζει στις ανάγκες της.
Η πρώτη πρέπει να εξετάζει το «αν η λύση σας είναι model-agnostic;» Το τοπίο των γλωσσικών μοντέλων αλλάζει κάθε λίγους μήνες. Μια αρχιτεκτονική που μπορεί να επιλέγει δυναμικά το καλύτερο μοντέλο για κάθε εργασία προστατεύει την επένδυσή σας μακροπρόθεσμα.
Στη συνέχεια θα πρέπει να εξετατεί το «πώς παρακολουθεί και διορθώνει ο εκάστοτε συνεργάτης ένα AI σύστημα όταν είναι σε production;» Είναι μια ερώτηση που δείχνει γρήγορα την ωριμότητα ενός συνεργάτη. Όσοι έχουν δουλέψει με AI σε παραγωγή ξέρουν να σας εξηγήσουν με ακρίβεια πώς διασφαλίζουν τη συνέπεια και την αξιοπιστία του συστήματος καθημερινά.
Επιπλέον θα πρέπει να διερευνηθεί το «πώς συνδυάζονται τα LLMs με δομημένη επιχειρησιακή λογική;» Είναι μια συζήτηση που αποκαλύπτει την τεχνική προσέγγιση του συνεργάτη σας και την ικανότητα του συστήματος να αντέξει σε επιχειρησιακή κλίμακα.
Τελευταία και ίσως πιο πρακτική είναι το αν «μπορούμε να δούμε AI Agents που λειτουργούν σε production για πραγματικούς πελάτες, με πραγματικά νούμερα;» Τα demos είναι ένα πρώτο βήμα και έχουν την αξία τους. Αλλά η πραγματική ωριμότητα φαίνεται σε ένα σύστημα που δουλεύει καθημερινά για χιλιάδες ή εκατομμύρια ανθρώπους.
Σε όλα αυτά προστίθεται και το επίπεδο θεσμικής σοβαρότητας: πιστοποιήσεις ISO 27001 και ISO 9001, πλήρης συμμόρφωση με GDPR, αυστηροί μηχανισμοί διαχείρισης πρόσβασης. Όταν το AI ακουμπά ευαίσθητα δεδομένα εκατομμυρίων ανθρώπων, αυτά δεν είναι λεπτομέρειες — είναι προϋποθέσεις.
- Πώς μπορεί ένας CEO να ξεχωρίσει ένα πραγματικό AI solution από ένα απλό automation που «βαφτίστηκε» AI;
Είναι λιγότερο τεχνολογική ερώτηση απ' όσο φαίνεται και περισσότερο επιχειρησιακή. Στην πραγματικότητα του 2026, σχεδόν κάθε σύγχρονο automation εργαλείο ενσωματώνει σήμερα LLMs με τον έναν ή τον άλλο τρόπο. Άρα η διάκριση δεν είναι πια «έχει AI ή δεν έχει». Η διάκριση είναι «τι κάνει αυτό το AI για εσάς που να αξίζει το κόστος του».
Αυτό που πραγματικά ξεχωρίζει ένα ώριμο AI σύστημα είναι τρία πράγματα.
Το πρώτο είναι η ικανότητα διαλόγου σε φυσική γλώσσα — όχι ως gimmick, αλλά ως πραγματικός τρόπος αλληλεπίδρασης. Πολλά συστήματα διαφημίζουν «AI», αλλά στην πράξη απαιτούν από τον χρήστη να μάθει συγκεκριμένα commands ή να ακολουθήσει προκαθορισμένες ροές. Ένας ώριμος AI Agent καταλαβαίνει τι θέλει ο άνθρωπος, ακόμα κι όταν δεν το διατυπώνει «σωστά».
Το δεύτερο είναι η ικανότητα να αναλάβει ευθύνη για το αποτέλεσμα. Δηλαδή να μην δίνει απλώς προτάσεις στον χρήστη, αλλά να μπορεί να εκτελέσει — να καλέσει ένα API, να ενημερώσει ένα CRM, να ολοκληρώσει μια συναλλαγή. Αυτή η διαφορά είναι κρίσιμη: ένα σύστημα που μόνο «μιλάει» έχει πολλαπλάσιο κόστος χρήσης από ένα που πραγματικά εκτελεί.
Το τρίτο, και ίσως πιο κρίσιμο για έναν CEO, είναι η συνέπεια σε production. Είναι εύκολο να φτιάξεις ένα AI που εντυπωσιάζει σε ένα demo. Είναι εντελώς διαφορετικό πράγμα να φτιάξεις ένα AI που δίνει την ίδια ποιότητα απάντησης την 100η, τη χιλιοστή και την εκατομμυριοστή φορά. Αυτή η συνέπεια είναι το αληθινό προϊόν.
Όταν αξιολογείτε λοιπόν έναν AI solution, η ερώτηση δεν είναι «έχει AI;». Η ερώτηση είναι: «τι από αυτά τα τρία στοιχεία μου προσφέρει, και σε ποιο βαθμό;».
-Πόσο αλλάζει ο ρόλος των εργαζομένων όταν μπαίνει AI σε μια επιχείρηση;
Το σωστό μοντέλο δεν είναι «Άνθρωπος εναντίον AI». Είναι «Άνθρωπος μαζί με AI». Ο ρόλος του εργαζομένου δεν εξαφανίζεται — απαλλάσσεται. Το AI αναλαμβάνει την ταχύτητα, τη συνέπεια και τη 24/7 διαθεσιμότητα. Κάνει το heavy lifting σε ό,τι είναι επαναλαμβανόμενο και προβλέψιμο. Ο άνθρωπος εστιάζει εκεί όπου είναι πραγματικά αναντικατάστατος: στην ενσυναίσθηση, στην κρίση σε ασαφή ή συναισθηματικά φορτισμένα σενάρια, και στις αποφάσεις με υψηλό επιχειρησιακό ρίσκο.
Υπάρχει όμως και μια ψυχολογική διάσταση που λίγοι συζητούν. Όταν οι χρήστες αλληλεπιδρούν συστηματικά με AI Assistants, τους ανθρωποποιούν. Δεν τους αντιμετωπίζουν ως απλό λογισμικό· τους αποδίδουν προθέσεις, χαρακτήρα, ακόμα και συναισθήματα. Τους μιλούν φυσικά, τους ευχαριστούν, τους κρίνουν.
Αυτό δεν είναι περίεργο. Είναι θεμελιώδες στοιχείο σχεδιασμού. Όταν φτιάχνεις ένα AI σύστημα που θα δουλέψει με πραγματικούς ανθρώπους - εργαζομένους ενός μεγάλου ομίλου, πολίτες που χρησιμοποιούν μια δημόσια υπηρεσία, πελάτες μιας πολυεθνικής - πρέπει να σχεδιάζεις όχι μόνο τη λογική του, αλλά και τα όρια της συμπεριφοράς του. Γιατί αυτή τη συμπεριφορά οι άνθρωποι θα τη θυμούνται.
- Αν ένας CEO μπορούσε να κρατήσει μόνο μία συμβουλή για το AI το 2026, ποια θα ήταν;
Αν έπρεπε να κρατήσω μία μόνο συμβουλή, αυτή θα ήταν: η ποιότητα της AI υλοποίησης σχετίζεται άμεσα με την ποιότητα των δεδομένων σας. Στις περισσότερες περιπτώσεις όπου μια AI υλοποίηση δεν απέδωσε όσο αναμενόταν, η αιτία δεν ήταν η τεχνολογία. Ήταν τα δεδομένα: διάσπαρτα σε διαφορετικά συστήματα, ασυνεπή, εγκλωβισμένα σε silo. Πριν λοιπόν αναζητήσετε το ιδανικό AI εργαλείο, αξίζει να αφιερώσετε χρόνο στα θεμέλια — να γίνουν τα δεδομένα σας οργανωμένα, αξιόπιστα και προσβάσιμα από τις ομάδες σας.
Είναι ίσως η πιο υποτιμημένη επένδυση γύρω από το AI σήμερα. Και η πιο καθοριστική για όλα όσα θα ακολουθήσουν.
